【摘要】：為了實時監(jiān)測和精準(zhǔn)預(yù)測煤礦回采工作面絕對瓦斯涌出量,提出貓群算法(CSO)優(yōu)化相關(guān)支持向量機(RVM)的絕對瓦斯涌出量預(yù)測方法。相關(guān)向量機的組合核函數(shù)可實現(xiàn)多特征空間的信息融合,為有限樣本、高維數(shù)瓦斯涌出量預(yù)測建模問題提供一種行之有效的方法。并用CSO算法對RVM瓦斯涌出量預(yù)測模型的核函數(shù)權(quán)重p和高斯核參數(shù)σ快速尋優(yōu)。利用礦井無線傳感器網(wǎng)絡(luò)檢測到的各項歷史數(shù)據(jù)試驗。結(jié)果表明,相比BP、SVM算法,該耦合模型有效提高了預(yù)測精度,具有更好的泛化能力,為礦井瓦斯預(yù)測提供理論支持。
[Abstract]:In order to monitor and accurately predict the absolute gas emission from coal mining face in real time, a cat swarm algorithm (CSO) is proposed to optimize the absolute gas emission prediction method of correlation support vector machine (RVM). The combined kernel function of correlation vector machine can realize the information fusion of multi-feature space, which provides an effective method for the prediction and modeling of finite samples and high-dimensional gas emission. The kernel function weight p and Gaussian kernel parameter 蟽 of RVM gas emission prediction model are quickly optimized by CSO algorithm. The test of historical data detected by mine wireless sensor network. The results show that compared with BP,SVM algorithm, the coupling model effectively improves the prediction accuracy and has better generalization ability, which provides theoretical support for mine gas prediction.
【作者單位】： 遼寧工程技術(shù)大學(xué)電氣與控制工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(51274118) 遼寧省教育廳基金項目(L2012119) 遼寧省科技攻關(guān)項目(2011229011)
【分類號】：TD712.5;TP18

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號：2524202